Inpaint AIO - 32 methods in 1 (Normal, Fooocus, BrushNet, Noise injection)

4种基础修复类型：Fooocus、BrushNet、修复条件控制、噪声注入。

可选开关：ControlNet、Differential Diffusion 和 裁剪+拼接，共计可组合出 4×2×2×2 = 32 种不同方法。

我过去一直难以找到所需的修复方法，从草图构建流程总是打乱我的工作流，还非常耗时。现在只需几秒点击就能尝试这32种方法，真的帮了我大忙！

我已包含一种简易方法（加载或传入图像，并选择要分割的部分），以及另一种可修复不同角色的方法（如有需要，可使用不同的条件、模型和修复方式）。你还可以为每个角色添加对应的LoRA。

我也添加了一个以输入为重点的工作流，而非节点流程，使用户使用起来更友好。

基础控制

主输入
在此加载或传入你要修复的图像，选择SD模型，并添加正向与负向提示词。

开关
启用ControlNet、Differential Diffusion、裁剪与拼接，最终选择修复方法（1：Fooocus修复，2：BrushNet，3：标准修复，4：注入噪声）。

采样器设置
设置KSampler参数：采样器名称、调度器、步数、CFG值、噪声种子和去噪强度。

高级控制

遮罩
选择要分割的对象（角色、人物，也可用于物体），设置分割阈值（数值越高，分割越严格，我通常设为0.25至0.4），必要时可扩展遮罩。

ControlNet
可在此调整ControlNet设置，并为图像应用预处理器。

CNet DDiff 应用
目前除了在其他地方启用的Differential Diffusion节点外，此功能暂未使用；它是一种替代性的ControlNet修复方法，适合喜欢实验的用户。

你也可在此调整主要修复方法的设置，包括Fooocus、BrushNet、标准和噪声注入参数。

使用它们分别需要相应模型：ControlNet 和 BrushNet/Fooocus 模型！

工作流中所用节点列表：

comfyui_controlnet_aux
ComfyUI Impact Pack
ComfyUI_LayerStyle
rgthree-comfy
ComfyUI-Easy-Use
ComfyUI-KJNodes
ComfyUI-Crystools
comfyui-inpaint-nodes
segment anything*
ComfyUI-BrushNet
ComfyUI-essentials
ComfyUI-Inpaint-CropAndStitch
ComfyUI-SAM2*
ComfyUI Impact Subpack